Qual é a melhor GPU para consumidor para LLM, IA e aprendizado de máquina profundo?

A NVIDIA RTX 5090 é, atualmente, a melhor para LLM e IA.

Como a VRAM afeta o desempenho dos LLM?

Mais VRAM permite que você execute modelos maiores totalmente na GPU, sem necessidade de offloading para a CPU, o que melhora significativamente o número de tokens por segundo. Nosso hub de desempenho de LLM aborda limites de VRAM e benchmarks.

Em que lugar posso encontrar benchmarks e guias de desempenho de LLM?

Nosso hub de desempenho do LLM aborda throughput vs latência, limites de VRAM, solicitações paralelas e benchmarks em diferentes runtimes e hardware.

16 GB de VRAM são suficientes para executar LLMs localmente?

Sim para muitos modelos de 7B–14B. Modelos maiores podem usar desempenho de CPU e executar mais lentamente. A seção Desempenho de LLM tem benchmarks para GPUs de 16GB.

Comparando a adequação das GPUs da NVidia para IA

A IA requer muito poder...

Conteúdo da página

No meio do caos do mundo moderno, aqui estou comparando especificações técnicas de diferentes cartões adequados para tarefas de IA
(Deep Learning,
Detecção de Objetos
e LLMs).
No entanto, todos são extremamente caros.

Para mais informações sobre como a escolha da GPU afeta o throughput do LLM, limites de VRAM e benchmarks em diferentes runtimes, veja Desempenho do LLM: Benchmarks, Bottlenecks & Otimização.

Imagem de cartas gráficas gerada por IA rodando em GPU

Esta é uma imagem gerada por IA. Não leve a sério…

Vamos dar uma olhada em outras opções, apenas para explorar

Cartão	VRAM	Largura do Barramento	Largura de Banda de Memória	Núcleos CUDA	Núcleos Tensor	Potência (W)
RTX 4060 Ti 16GB	16 GB	128-bit	288 GB/s	4,352	136	165
RTX 4070 Ti 16GB	16 GB	256-bit	672 GB/s	7,680	240	285
RTX 4080 16GB	16 GB	256-bit	716,8 GB/s	9,728	304	320
RTX 4080 Super 16GB	16 GB	256-bit	736 GB/s	10,240	320	320
RTX 4090 24GB	24 GB	384-bit	1008 GB/s	16,384	512	450
RTX 5060 Ti 16GB	16 GB	128-bit	448 GB/s	4,608	144	180
RTX 5070 Ti 16GB	16 GB	256-bit	896 GB/s	8,960	280	300
RTX 5080 16GB	16 GB	256-bit	896 GB/s	10,752	336	~320
RTX 5090 32GB	32 GB	512-bit	1792 GB/s	21,760	680	~450
RTX 2000 Ada	16 GB	128-bit	224 GB/s	2,816	88	70
RTX 4000 Ada	20 GB	160-bit	280 GB/s	6,144	192	70
RTX 4500 Ada	24 GB	192-bit	432 GB/s	7,680	240	210
RTX 5000 Ada	32 GB	256-bit	576 GB/s	12,800	400	250
RTX 6000 Ada	48 GB	384-bit	960 GB/s	18,176	568	300

Largura de Banda de Memória:

RTX 5090 (1792 GB/s), depois RTX 4090 (1008 GB/s), depois RTX 6000 Ada (960 GB/s)

Núcleos Tensor:

RTX 5090 (680), depois RTX 6000 Ada (568), depois RTX 4090 (512)

Núcleos CUDA:

RTX 5090 (21,760), depois RTX 6000 Ada (18,176), depois RTX 4090 (16,384)

RAM:

RTX 6000 Ada (48 GB), depois RTX 5090 e RTX 5000 Ada (32 GB), depois RTX 4090 (24 GB)

Preços na Austrália

RTX 6000 Ada: 12,000 AUD
RTX 5090: 6,000 AUD
RTX 5000 Ada: 7,000 AUD
RTX 4090: esgotado

Melhor GPU para consumidor para LLM

Ainda acho que a RTX 5090 seria a melhor escolha para machine learning, deep learning, IA e até mesmo LLM :)

Preços reais

Um pouco caro…

Página da NVidia RTX 5090

E os preços reais da RTX 5090 são 50% mais altos do que o esperado. Veja isso!

Isso é em 15/05/2025

Texto alternativo

Para explorar benchmarks do LLM, requisitos de VRAM e otimização de desempenho em diferentes GPUs e runtimes, consulte nosso Desempenho do LLM: Benchmarks, Bottlenecks & Otimização.

Vamos dar uma olhada em outras opções, apenas para explorar

Preços na Austrália

Melhor GPU para consumidor para LLM

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